Еволюційні алгоритми: що це таке і для чого вони потрібні

В області штучного інтелекту еволюційний алгоритм (ЕА) є підмножиною з обчислення загальної кількості населення на основі метаэвристической оптимізації. ЕА використовує механізми, натхненні біологічним розвитком, такі як розмноження, мутація, рекомбінація і відбір. Кандидатське рішення в задачі еволюційних алгоритмів оптимізації відіграє роль індивідів у популяції. А також функція придатності визначає якість відповідей.

Еволюційні алгоритми часто добре апроксимують вирішення всіх типів проблем. Тому що в ідеалі вони не роблять будь-яких припущень про базову фітнес-ландшафті. Методи, що застосовуються для еволюційного моделювання і генетичних алгоритмів, зазвичай обмежуються дослідженнями мікроеволюційних процесів і моделями планування, заснованими на клітинних етапах. У більшості реальних додатків радників складність обчислень є фактором заборонним.

Фактично ця проблема пов’язана з оцінкою фітнес-функції. Фітнес-апроксимація є одним з рішень для подолання цієї труднощі. Проте, здавалося б, простий ЕА може вирішити часто складні проблеми. Отже, не може бути прямого зв’язку між складністю послідовності і проблеми. Більш докладно можна прочитати в книгах «Еволюційні алгоритми».